payamvha/North_RAG huggingface dataset:
ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت است که از آن برای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌کنند. مبنای کاری دسته‌بندی کنندهٔ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم ابرصفحه ای را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های برنامه سازی غیرخطی که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را
اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر می‌بریم. برای اینکه بتوانیم مسئله ابعاد خیلی بالا را با استفاده از این روش‌ها حل کنیم از قضیه دوگانی لاگرانژ برای تبدیلِ مسئلهٔ مینیمم‌سازی مورد نظر به فرم دوگانی آن که در آن به جای تابع پیچیدهٔ phi که ما را به فضایی با ابعاد بالا می‌برد، تابعِ ساده‌تری به نامِ تابع هسته (کرنل) که ضرب برداری تابع phi است ظاهر می‌شود استفاده می‌کنیم. از توابع هسته مختلفی از جمله هسته‌های نمایی، چندجمله‌ای
هسته مختلفی از جمله هسته‌های نمایی، چندجمله‌ای و سیگموید می‌توان استفاده نمود. یکی از معروفترین خودآموزها مربوط به است. کاربردهای SVM. الگوریتم SVM، جزو الگوریتم‌های تشخیص الگو دسته‌بندی می‌شود. از الگوریتم SVM، در هر جایی که نیاز به تشخیص الگو یا دسته‌بندی اشیا در کلاس‌های خاص باشد می‌توان استفاده کرد. در ادامه به کاربردهای این الگوریتم به صورت موردی اشاره می‌شود: سیستم آنالیز ریسک، کنترل هواپیما بدون خلبان، ردیابی انحراف هواپیما، شبیه‌سازی مسیر، سیستم راهنمایی اتوماتیک اتومبیل، سیستم‌های بازرسی کیفیت،
اتوماتیک اتومبیل، سیستم‌های بازرسی کیفیت، آنالیز کیفیت جوشکاری، پیش‌بینی کیفیت، آنالیز کیفیت کامپیوتر، آنالیز عملیاتهای آسیاب، آنالیز طراحی محصول شیمیایی، آنالیز نگهداری ماشین، پیشنهاد پروژه، مدیریت و برنامه‌ریزی، کنترل سیستم فرایند شیمیایی و دینامیکی، طراحی اعضای مصنوعی، بهینه‌سازی زمان پیوند اعضا، کاهش هزینه بیمارستان، بهبود کیفیت بیمارستان، آزمایش اتاق اورژانس، اکتشاف روغن و گاز، کنترل مسیر در دستگاه‌های خودکار، ربات، جراثقال، سیستم‌های بصری، تشخیص صدا، اختصار سخن، کلاسه بندی صوتی، آنالیز بازار،
صدا، اختصار سخن، کلاسه بندی صوتی، آنالیز بازار، سیستم‌های مشاوره‌ای محاسبه هزینه موجودی، اختصار اطلاعات و تصاویر، خدمات اطلاعاتی اتوماتیک، مترجم لحظه‌ای زبان، سیستم‌های پردازش وجه مشتری، سیستم‌های تشخیص ترمز کامیون، زمانبندی وسیله نقلیه، سیستم‌های مسیریابی، کلاسه بندی نمودارهای مشتری/بازار، تشخیص دارو، بازبینی امضا، تخمین ریسک وام، شناسایی طیفی، ارزیابی سرمایه، کلاسه بندی انواع سلول‌ها، میکروب‌ها و نمونه‌ها، پیش‌بینی فروش‌های آینده، پیش‌بینی نیازهای محصول، پیش‌بینی وضعیت بازار، پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی،
پیش‌بینی وضعیت بازار، پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی، پیش‌بینی ملزومات انرژی، پیش‌بینی واکنش‌های دارویی، پیش‌بینی بازتاب محصولات شیمیایی، پیش‌بینی هوا، پیش‌بینی محصول، پیش‌بینی ریسک محیطی، پیش‌بینی جداول داوری، مدل کردن کنترل فرایند، آنالیز فعالیت گارانتی، بازرسی اسناد، تشخیص هدف، تشخیص چهره، انواع جدید سنسورها، دستگاه کاشف زیر دریایی به وسیلهٔ امواج صوتی، رادار، پردازش سیگنال‌های تصویری شامل مقایسه اطلاعات، پیگیری هدف، هدایت جنگ‌افزارها، تعیین قیمت وضعیت فعلی، جلوگیری از پارازیت، شناسایی تصویر /سیگنال، چیدمان
جلوگیری از پارازیت، شناسایی تصویر /سیگنال، چیدمان یک مدار کامل، بینایی ماشین، مدل کردن غیر خطی، ترکیب صدا، کنترل فرایند ساخت، آنالیز مالی، پیش‌بینی فرایندهای تولید، ارزیابی به‌کارگیری یک سیاست، بهینه‌سازی محصول، تشخیص ماشین و فرایند، مدل کردن کنترل سیستم‌ها، مدل کردن ساختارهای شیمیایی، مدل کردن سیستم‌های دینامیکی، مدل کردن سیگنال تراکم، مدل کردن قالب‌سازی پلاستیکی، مدیریت قراردادهای سهام، مدیریت وجوه بیمه، دیریت سهام، تصویب چک بانکی، اکتشاف تقلب در کارت اعتباری، ثبت نسیه، بازبینی امضا از چکها، پیش‌بینی
اعتباری، ثبت نسیه، بازبینی امضا از چکها، پیش‌بینی ارزش نسیه، مدیریت ریسک رهن، تشخیص حروف و اعداد، تشخیص بیماری و… تاریخچه. الگوریتم SVM اولیه سال ۱۹۶۴ توسط ولادیمیر وپنیک و الکسی چرونینکیس در مؤسسه علوم کنترل آکادمی علوم روسیه ابداع شد. در سال ۱۹۹۲بوزر، ایزابل گایون و وپنیک با مطرح کردن هسته (کرنل) و افزودن آن به SVM راهی برای کلاس بندی غیرخطی ارائه کردند و در سال ۱۹۹۵ کورینا کورتس و وپنیک soft-margin SVM را معرفی کردند. ماشین بردار پشتیبان خطی. ما مجموعه داده‌های آزمایش formula_1 شامل n عضو (نقطه) را در
داده‌های آزمایش formula_1 شامل n عضو (نقطه) را در اختیار داریم که به صورت زیر تعریف می‌شود: جایی که مقدار formula_3 برابر formula_4 یا formula_5 و هر formula_6 یک بردار حقیقی "formula_7"-بعدی است. هدف پیدا کردن ابرصفحه جداکننده با بیشترین فاصله از نقاط حاشیه‌ای است که نقاط با formula_8 را از نقاط با formula_9 جدا کند. هر ابر صفحه می‌تواند به صورت مجموعه‌ای از نقاط formula_10 که شرط زیر را ارضا می‌کنند نوشته شود: formula_11 جایی که '.' علامت ضرب داخلی است. formula_12 بردار نرمال است، که به ابرصفحه عمود است.
بردار نرمال است، که به ابرصفحه عمود است. ما می‌خواهیم formula_12 و formula_14 را طوری انتخاب کنیم که بیشترین فاصله بین ابر صفحه‌های موازی که داده‌ها را از هم جدا می‌کنند، ایجاد شود. این ابرصفحه‌ها با استفاده از رابطه زیر توصیف می‌شوند. هر داده‌ای بالای ابرصفحه جداکننده زیر، با برچسب ۱ مشخص می‌شود: و هر داده‌ای پایین ابرصفحه جدا کننده زیر، با برچسب ۱- مشخص می‌شود: Hard-margin (حاشیه سخت). اگر داده‌های آموزشی جدایی پذیر خطی باشند، ما می‌توانیم دو ابر صفحه در حاشیه نقاط به‌طوری‌که هیچ نقطه مشترکی نداشته
در حاشیه نقاط به‌طوری‌که هیچ نقطه مشترکی نداشته باشند، در نظر بگیریم و سپس سعی کنیم، فاصله آن‌ها را، حداکثر کنیم. با استفاده از هندسه، فاصله این دو صفحه formula_17 است؛ بنابراین ما باید formula_18 را مینیمم کنیم. برای اینکه از ورود نقاط به حاشیه جلوگیری کنیم، شرایط زیر را اضافه می‌کنیم: برای هر formula_19 می‌تواند به صورت زیر نوشته شود: با کنار هم قرار دادن این دو یک مسئله بهینه‌سازی به دست می‌آید: فرم اولیه. مسئله بهینه‌سازی مشاهده شده در قسمت قبل، مسئله سختی است، زیرا به formula_18 وابسته است (نرم
سختی است، زیرا به formula_18 وابسته است (نرم formula_24 یا اندازه طول بردار). خوشبختانه می‌توانیم، بدون تغییر در مسئله، formula_18 را باformula_26 جانشین کنیم (عبارت ½ برای راحتی در محاسبات ریاضی آمده). این یک مسئله بهینه‌سازی (OP) برنامه‌ریزی غیرخطی (QP) است. به بیانی دقیق‌تر: formula_27 می‌توان عبارت قبل را با استفاده از ضرایب نامنفی لاگرانژ به صورت زیر نوشت که در آن formula_28 ضرایب لاگرانژ هستند: formula_29 اما فرمول فوق اشتباه است. فرض کنید ما بتوانیم خانواده‌ای از ابر صفحات که نقاط را تقسیم می‌کنند
خانواده‌ای از ابر صفحات که نقاط را تقسیم می‌کنند پیدا کنیم. پس برای همه داریم formula_30 . بنابراین می‌توان با میل دادن همه formula_31 به formula_32، به مقدار کمینه دست پیدا کنیم. با این حال، این شرط می‌تواند به صورت پایین بازنویسی شود: ما به دنبال نقاط زینی (saddle) می‌گردیم. حالا می‌توان این مسئله را به کمک برنامه‌ریزی غیرخطی استاندارد حل کرد. جواب می‌تواند به صورت ترکیب خطی از بردارهای آموزشی بیان شود: تنها چند formula_31 بزرگتر از صفر خواهند بود. formula_36 متناظر، دقیقاً همان بردار پشتیبان خواهد بود و
متناظر، دقیقاً همان بردار پشتیبان خواهد بود و شرط را ارضا خواهد کرد. از این می‌توان نتیجه گرفت که بردارهای پشتیبان شرط زیر را نیز ارضا می‌کنند: formula_37 که اجازه می‌دهد مقدار b تعریف شود. در عمل الگوریتم مقاوم‌تر خواهد بود اگر از تمام formula_38 بردار پشتیبان میانگین گرفته شود: فرم دوگان. استفاده از این واقعیت که formula_40 و جانشینی formula_34 می‌توان نشان داد که دوگان SVM به مسئله بهینه‌سازی زیر ساده می‌شود: در اینجا هسته (کرنل) به صورت formula_43 تعریف می‌شود. عبارت formula_44 تشکیل یک دوگان برای
می‌شود. عبارت formula_44 تشکیل یک دوگان برای بردار وزن‌ها مجموعه آموزشی می‌دهد: حاشیه نرم (Soft-margin). استفاده از روش سخت می‌تواند در مواردی محدودیت‌هایی ایجاد کند که یکی از آنها وابستگی شدید جداکننده به داده‌های مرزی است و اگر داده‌ای در مرز ابرصفحه جداکننده قرار گیرد منجر به کاهش margin (حاشیه) و تغییر شدید در ابرصفحه مورد نظر می‌شود ین نکته حائز اهمیت است که داده‌های ما در واقعیت در اکثر موارد مقداری Noise دارند و بنابراین مشکل بالا می‌تواند اثر نامطلوبی روی مرز تصمیم‌گیری ما داشته باشد؛ بنابراین مدل
روی مرز تصمیم‌گیری ما داشته باشد؛ بنابراین مدل Hard-margin به شدت قابلیت بیش‌برازش شدن دارند. به منظور جلوگیری و حل این مشکل، حاشیه نرم (soft-margin) ارائه شد که اجازه می‌دهد در فرایند آموزش مدل، تعدادی از داده‌ها به درستی کلاس‌بندی نشده و حاشیه تعیین شده را نقض کنند تا درنتیجه از بیش‌برازش شدن در هنگام تست جلوگیری شود. به عبارتی با این کار نوعی عمومیت () به مدل داده می‌شود تا بر روی داده‌های تست عملکرد بهتری داشته باشد. باید گفت، به منظور ممانعت از کاهش دقت مدل (Model Accuracy)، این کار با افزودن یک سری
مدل (Model Accuracy)، این کار با افزودن یک سری پارامتر و به صورت کنترل شده انجام می‌شود؛ به این گفته می‌شود و با نماد ξ نمایش داده می‌شوند. این متغیرها برای هر داده، میزان تخطی آن از مرز تعیین شده را مشخص می‌کند؛ اگر مقدار آن‌ها صفر باشد به این معنی است که داده در سمت درستی از مرز قرار گرفته و اگر مقدار آن‌ها بزرگتر از صفر باشد، بدان معناست که مقدار خطا را نشان می‌دهند. در ادامه همه ξ‌ها جمع زده می‌شوند و در ضریب formula_46 ضرب می‌شوند و به عبارتی که در Hard-margin داشتیم اضافه می‌شوند تا عبارت خطای جدید
داشتیم اضافه می‌شوند تا عبارت خطای جدید به دست آید، که برای رسیدن به هدف خود می‌بایست عبارت زیر را کمینه کنیم:formula_47formula_48در عبارت خطا، مقدار formula_46 نشان می‌دهد که چقدر اجازه می‌دهیم در زمان train مدل داده‌های در کلاس اشتباه قرار گیرند این یعنی هرچقدر formula_46 بزرگتر باشد کمتر به مدل اجازه می‌دهیم اشتباه کند و بالعکس. کاهش بی‌رویه و بدون کنترل formula_46 موجب افزایش بایاس (bias) و افزایش آن موجب افزایش واریانس خواهد شد پس باید در انتخاب formula_46 بسیار دقت کرد. به formula_46 متغیر منظم‌ساز
بسیار دقت کرد. به formula_46 متغیر منظم‌ساز (regularization parameter) گفته می‌شود. ماشین‌های بردار پشتیبان غیرخطی. ابرصفحه جداکننده بهینه اولین بار توسط وپنیک در سال ۱۹۶۳ ارائه شد که یک دسته‌کننده خطی بود. در سال ۱۹۹۲، برنهارد بوزر، ایزابل گیون و وپنیک راهی را برای ایجاد دسته‌بند غیرخطی، با استفاده قرار دادن هسته برای پیدا کردن ابرصفحه با بیشترین حاشیه، پیشنهاد دادند. الگوریتم پیشنهادی ظاهراً مشابه است، به جز آنکه تمام ضرب‌های نقطه‌ای با یک تابع هسته غیرخطی جایگزین شداند. این خصوصیت اجازه می‌دهد،
غیرخطی جایگزین شداند. این خصوصیت اجازه می‌دهد، الگوریتم، برای ابرصفحه با بیشترین حاشیه در یک فضای ویژگی تغییرشکل داده، مناسب باشد. ممکن است، تغییرشکل غیرخطی باشد و فضای تغییر یافته، دارای ابعاد بالاتری باشد. به هر حال دسته‌بندی‌کننده، یک ابرصفحه در فضای ویژگی با ابعاد بالا است، که ممکن است در فضای ورودی نیز غیرخطی باشد. اگر از هسته با تابع گوسین استفاده شود، فضای ویژگی متناظر، یک فضای هیلبرت نامتناهی است. دسته‌کنندهٔ بیشترین حاشیه، خوش ترتیب است، بنابراین ابعاد نامتناهی، نتیجه را خراب نمی‌کند. هسته‌های
ابعاد نامتناهی، نتیجه را خراب نمی‌کند. هسته‌های متداول به صورت زیر هستند: هسته با انتقال formula_62 با تساوی formula_63 در ارتباط است. همچنین مقدار "w"در فضای انتقال یافته برابر formula_64 است. ضرب نقطه‌ای با w" می‌تواند توسط هسته محاسبه شود یعنی formula_65. به هر حال در حالت عادی w"' وجود ندارد، به‌طوری‌که formula_66 طبقه‌بند بردار پشتیبان چندکلاسه (Multi-Class SVC). ماشین بردار پشتیبان اساساً یک جداکننده (کلاس بند برای ۲ کلاس) است. در بخش قبلی پایه‌های تئوری ماشین‌های بردار پشتیبان برای دسته‌بندی دو کلاس
ماشین‌های بردار پشتیبان برای دسته‌بندی دو کلاس تشریح شد. یک تشخیص الگوی چند کلاسی می‌تواند به وسیلهٔ ترکیب ماشین‌های بردار پشیبان دو کلاسی حاصل شود. به‌طور معمول دو دید برای این هدف وجود دارد. یکی از آن‌ها استراتژی «یک در مقابل همه» برای دسته‌بندی هر جفت کلاس و کلاس‌های باقی‌مانده است. دیگر استراتژی «یک در مقابل یک» برای دسته‌بندی هر جفت است. در شرایطی که دسته‌بندی اول به دسته‌بندی مبهم منجر می‌شود. برای مسائل چند کلاسی٬رهیافت کلی کاهش مسئلهٔ چند کلاسی به چندین مسئله دودویی است. هریک از مسائل با یک
به چندین مسئله دودویی است. هریک از مسائل با یک جداکننده دودویی حل می‌شود. سپس خروجی جداکننده‌های دودویی SVM با هم ترکیب شده و به این ترتیب مسئله چند کلاس حل می‌شود. روش «یک در مقابل همه». در این روش، ما نیازمند ابرصفحه‌ای هستیم که داده‌های یک کلاس را از داده‌های سایر کلاس‌ها به‌طور همزمان جداسازی نماید؛ در واقع با این روش تمام نمونه‌ها در به‌دست آوردن ابرصفحه بهینه در نظر گرفته خواهند شد؛ به طوریکه داده‌ها به ازای هر طبقه‌بند به دو دسته تقسیم می‌شوند: یک گروه به ازای داده‌های کلاس مورد نظر و گروه دیگر شامل
به ازای داده‌های کلاس مورد نظر و گروه دیگر شامل تمام نقاط سایر کلاس‌ها. بدین ترتیب برای یک مسئله طبقه‌بندی با K دسته، نیازمند K طبقه‌بند ۲ کلاسه هستیم. در زمان آموزش مدل همه K طبقه‌بند را روی مجموعه آموزش، آموزش می‌دهیم و سپس در زمان تست مدل هم بررسی می‌کنیم که هر طبقه‌بند داده ورودی را در طبقه خود می‌داند یا خیر. در شرایطی امکان دارد که چند طبقه‌بند همزمان داده را در کلاس خود اعلام کنند که در اینصورت می‌توان از معیارهایی استفاده کرد، یکی از این معیارها انتخاب طبقه‌بندی است که دورترین ابرصفحه را از داده
طبقه‌بندی است که دورترین ابرصفحه را از داده مورد نظر دارد. روش «یک در مقابل یک». در این روش برخلاف روش قبلی به دنبال پیدا کردن طبقه‌بند میان هر دو کلاس هستیم پس در نتیجه به formula_67طبقه‌بند نیاز داریم که K در این رابطه تعداد کلاس‌ها است. منابع. انتشارات دانشگاه کمبریج , 2000. "( SVM Book)"
این نوشتار به عملکرد محمود احمدی‌نژاد در دوران شهرداری تهران می‌پردازد. سابقه کاری احمدی‌نژاد. احمدی‌نژاد چهار سال سمت معاون و فرماندار ماکو و خوی در استان آذربایجان غربی و دو سال سمت مشاور استاندار کردستان را بر عهده داشت. وی از سال۱۳۷۲ تا ۱۳۷۶ در شرایطی که به عنوان مشاور فرهنگی وزیر فرهنگ و آموزش عالی فعالیت می‌کرد به عنوان اولین استاندار استان جدیدالتأسیس اردبیل، منصوب شد. در دوران استانداری وی، استان اردبیل با وجود تازه تأسیس بودن استان و دشواری‌های جوی در فعالیت‌های عمرانی، به‌عنوان استان برتر شناخته
در فعالیت‌های عمرانی، به‌عنوان استان برتر شناخته شد. %85%D9%87/] خدمات احمدی‌نژاد در شهرداری. بارزترین اقدام احمدی‌نژاد در شهرداری تهران، ایجاد تحولاتی در نوع مدیریت این مجموعه بود. وی با شعار عدالت و احترام به مردم وارد این عرصه شد و با برگزاری دیدارهای منطقه به منطقهٔ مردمی، این امکان را برای شهروندان تهرانی فراهم نمود تا آنها مستقیماً مشکلات خود را با او در میان بگذارند. از نخستین اقدامات احمدی‌نژاد در سمت شهردار تهران، برطرف کردن معضل ناهمواری‌های معابر عمومی بود. او در این دوران، فروش تراکم را کاهش
عمومی بود. او در این دوران، فروش تراکم را کاهش محسوسی داد که اگرچه این امر لطمهٔ فراوانی به درآمد شهرداری وارد نمود، اما در نهایت منجر به شکست قیمت فزایندهٔ مسکن در کلانشهر تهران گردید. تعطیلی چند مرکز فرهنگی و هنری شهرداری. بسته شدن چند مرکز فرهنگی در تهران انتقاداتی را علیه وی به همراه داشت. پلمب نمایشگاه بین‌المللی تهران. وی برای پلمپ نمایشگاه بین‌المللی تهران هم‌زمان با برگزاری نمایشگاه کتاب تهران اصرار داشت و ۷۰ نفر از عوامل شهرداری را نیز برای پلمپ نمایشگاه اعزام کرد، اما در این زمینه ناموفق بود. با
اعزام کرد، اما در این زمینه ناموفق بود. با این حال وی در دوران ریاست جمهوری خود همچنان از نمایشگاه بین‌المللی تهران استفاده کرد. اتهام۳۰۰میلیارد تومان هزینه بدون سند. نادر شریعتمداری، رئیس کمیسیون برنامه و بودجه شورای شهر تهران از ۳۰۰ میلیارد تومان هزینه بدون سند در سال‌های ۱۳۸۲ تا ۱۳۸۴ که دو سال آخر آن مربوط به شهرداری احمدی‌نژاد می‌شود خبر داد. روزنامه تهران امروز پس از انتشار ویژه‌نامه‌ای انتقادی از جمله اشاره به این موضوع تعطیل شد. لایحه تفریغ بودجه شهرداری در سال‌های ۱۳۸۲٬۱۳۸۳ و ۱۳۸۴ را به تصویب
شهرداری در سال‌های ۱۳۸۲٬۱۳۸۳ و ۱۳۸۴ را به تصویب رساندند و با تشکیل دو کمیته تخصصی، حسابرسی از دوره مدیریت شهری محمود احمدی‌نژاد را آغاز کردند. دستبرد فکری. فرزاد سلیمی در سال ۱۳۸۲ طرحی را تحت عنوان اتاق امن زلزله به شهرداری تهران ارائه می‌نماید و در سال ۱۳۸۳ نیز آن را به مطبوعات ارائه می‌دهد. مقامات وقت شهرداری تهران شامل موسی مظلوم، محمود احمدی‌نژاد و علی‌اکبر محرابیان (وزیر صنایع دولت بعد) آن را به نام خود ثبت و کتابی تحت همین عنوان توسط انتشارات دانشگاه علم و صنعت ایران به چاپ رسانیدند. مخترع اصلی پس از
و صنعت ایران به چاپ رسانیدند. مخترع اصلی پس از اطلاع به دادگاه شکایت برد و دادگاه بدوی و تجدد نظر ضمن تأیید ادعای وی، به دلیل دستبرد فکری حکم به ابطال ثبت مجدد اختراع توسط این سه نفر داد. این حکم بیست روز بعد به دلیل مغایرت با شرع و اصول فقه لغو شد و معاون دادستان تهران خبر از برخورد قضایی با فرزاد سلیمی داد. احداث دور برگردان. در دوران مدیریت وی به منظور تسهیل ترافیک شهر، تعداد زیادی از چراغ‌های قرمز و تقاطع‌ها حذف و دور برگردان جایگزین آن‌ها شد.
پروین خیربخش با نام هنری فروزان (زاده ۴ شهریور ۱۳۱۶ در بندر انزلی – درگذشتهٔ ۴ بهمن ۱۳۹۴ در تهران) بازیگر مشهور سینمای ایران و دوبلور اهل ایران بود. فیلم "دایره مینا" (۱۳۵۷) به کارگردانی داریوش مهرجویی تنها فیلم فروزان در سینمای موسوم به موج نو است اما او در فیلم‌های کارگردانان صاحب‌نامی مانند علی حاتمی، فریدون گله و شاپور قریب نیز حضور داشت. فیلم‌های "ساحل انتظار"، "انسانها"، "گنج قارون"، "خاطرخواه"، "باباشمل"، "ایوب" و "دالاهو" از فیلم‌های مشهور و پرفروش او بودند. زندگی. پروین خیربخش (فروزان) در ۴ شهریور
بودند. زندگی. پروین خیربخش (فروزان) در ۴ شهریور ۱۳۱۶ در بندر انزلی متولد شد. از سال ۱۳۴۱ با دوبله و گویندگی در نقش‌های دوم و سوم فعالیت خود را آغاز کرد و تا سال ۱۳۴۴ ادامه داد. از سال ۱۳۴۲ با بازی در فیلم "ساحل انتظار" به کارگردانی سیامک یاسمی به عنوان بازیگر شروع به کار کرد و تا سال ۱۳۵۶ در سینما فعال بود. او نزدیک به ۱۵ سال در سینمای حرفه‌ای فعالیت کرد که عمدتاً به نقش‌آفرینی در سینمای تجاری محدود بود. وی همراه با محمدعلی فردین، از ستارگان آثار موسوم به «فیلم فارسی» بود. حضور فروزان در این‌گونه فیلم‌ها
«فیلم فارسی» بود. حضور فروزان در این‌گونه فیلم‌ها تضمینی برای موفقیت مالی فیلم ارزیابی می‌شد. با این حال، در کارنامه فروزان چند فیلم متفاوت از بقیه نیز به چشم می‌خورد که حاصل همکاری او با کارگردانانی چون داریوش مهرجویی و علی حاتمی است. در سال ۱۳۴۸ در نخستین جشنواره سپاس برنده جایزه بهترین بازیگر نقش اول زن برای فیلم "تنگه اژدها" (۱۳۴۷) ساخته سیامک یاسمی شد. او در دهه ۵۰ مسیر متفاوتی را در انتخاب‌هایش پیش گرفت و گزیده کارتر از دهه ۴۰ به فعالیت پرداخت اما در مجموع در بیش از ۵۵ فیلم نقش آفرینی کرد. فروزان در
مجموع در بیش از ۵۵ فیلم نقش آفرینی کرد. فروزان در سال ۱۳۵۰ در فیلم "باباشمل" ساخته علی حاتمی حضور یافت که حاصل این همکاری، دریافت جایزه بهترین بازیگر زن از جشنواره سپاس بود. او در طول فعالیت هنری خود با بازیگران نامدار و مطرحی چون محمدعلی فردین، ناصر ملک مطیعی، رضا بیک ایمانوردی و بهروز وثوقی همبازی بوده است. پس از انقلاب. او برخلاف بسیاری از بازیگران و خوانندگان ایرانی پیش از انقلاب که مهاجرت کردند، در ایران ماند و پس از انقلاب ایران از کار هنری منع، و دیگر بر پرده سینما دیده نشد، وی به خواست خودش هیچ‌گاه
بر پرده سینما دیده نشد، وی به خواست خودش هیچ‌گاه در جمع هنرمندان و دوستدارانش ظاهر نشد و حاضر به انجام مصاحبه با هیچ‌یک از کانال‌های تلویزیونی و انتشار تصویری جدید از خودش نشد. جایی در میانهٔ خاطراتش، از روزهای سختی می‌گوید که در دهه شصت در ایران داشته و به قول خودش تحمل کرده، روزهایی که دیگر برایش هورا نمی‌کشیدند و در میوه فروشی محل به صورتش آب دهان می‌انداختند، فاصلهٔ آن هورا و این آب دهان فقط یک چند ماه بود. درگذشت. در سال‌های آخر زندگی کمتر خبری از او در رسانه‌ها منتشر شد. فروزان پس از ۳۷ سال انزوا فوت
رسانه‌ها منتشر شد. فروزان پس از ۳۷ سال انزوا فوت کرد. وی چهار روز قبل از مرگش به دلیل کمر درد شدید به بیمارستان پارس تهران مراجعه کرد و سپس به منزل منتقل شد و سرانجام یکشنبه ۴ بهمن ۱۳۹۴ در سن ۷۸ سالگی در منزلش در تهران درگذشت و روز ۵ بهمن، در قطعه ۷۳، ردیف ۱۶۶ و شماره ۴۱ بهشت زهرای تهران، به خاک سپرده شد. امیر امینی، یکی از روزنامه‌نگاران ایران خاطره‌ای را از دوران زندگی فروزان بازیگر سینمای دوران شاه، پس از مرگ او منتشر کرد. در این متن آمده است که پس از مصادرهٔ ویلای فروزان در خیابان ایتالیا، این مکان به
ویلای فروزان در خیابان ایتالیا، این مکان به بنیاد مستضعفان داده شد. در سال‌های پس از مصادره، فروزان در هیبت زنی ناشناس بدون اجازه گرفتن به این ویلا رفته و به گل‌های آن‌جا آب می‌داده است. پس از افشا شدن هویتش، وی در مقابل این سؤال که آیا به عنوان مالک اصلی آن مکان از وضعیت کنونی‌اش راضی هست تا بشود در آن نماز خواند گفت: «آقاپسر ببین اگه قبل از انقلاب نمازخوان بودی من راضیم اما اگه بنا به مصلحت این دوره زمونه و برای منافع خودت یهو مؤمن شدی و مثل خیلی‌ها نماز میخونی، بدون که من هرگز راضی نیستم!»
ویروس ایدز، ابتدا از طریق خون‌های آلوده وارد ایران شد، سپس از راه‌های آمیزش جنسی، استفاده معتادان تزریقی از سرنگ آلوده و در مواردی محدود، از طریق انتقال ویروس از مادر به نوزاد، گسترش یافت. به گفتۀسازمان بهداشت جهانی بر اساس داده‌های گزارش شده، نرخ رشد اپیدمی ایدز در ایران به صورت هشدار دهنده‌ای در حال افزایش می‌باشد. با گزارش خبرگزاری فارس، زنان سهم ۳۲ درصدی در ابتلا به ایدز را تشکیل می دهند. تاریخچه. نخستین موارد. نخستین مورد گزارش و ثبت شده ابتلا به ایدز در ایران مربوط به سال ۱۳۶۶ و در مورد یک کودک شش
در ایران مربوط به سال ۱۳۶۶ و در مورد یک کودک شش ساله مبتلا به بیماری هموفیلی است که فراورده‌های خونی آلوده وارداتی از فرانسه را دریافت کرده بود. در ایران و طی سال‌های اولیه شیوع بیماری، وجود ایدز اساساً انکار می‌شد و شمار مبتلایان به آن در داده‌های رسمی بین ۲۰۰ تا حداکثر ۵۰۰ نفر بود. سپس در اوایل دهه هفتاد شمسی شیوع چشمگیری در بین مصرف‌کنندگان تزریقی مواد و در زندان‌ها رخ داد که توجه نظام بهداشتی و سیاستمداران را به خود جلب کرد. همه‌گیری ویروس HIV یا همان ایدز در زندان‌های کشور به دنبال مثبت شدن نتیجه
ایدز در زندان‌های کشور به دنبال مثبت شدن نتیجه آزمایش HIV یک مددجو در اردوگاه آب حیات کهنوج در استان کرمان در سال ۱۳۷۴ شناخته شد و گزارش‌های زندان آب حیات در زمینه سرعت شیوع بیماری(HIV/AIDS) در بین زندانیان موجب شد تا مسئولان مجاب شوند که کتمان موضوع می‌تواند خطرات جدی بهداشتی برای زندانیان و به دنبال آن برای همه نظام سلامت کشور در پی داشته باشد. از کل موارد تشخیص داده شده مبتلا به ویروس HIV تا شهریور ۱۳۹۹ حدود ۵۹ درصد انتقال HIV از طریق اعتیاد تزریقی بوده است و همچنین ۲۳ درصد انتقال از طریق رابطه جنسی
است و همچنین ۲۳ درصد انتقال از طریق رابطه جنسی گزارش شده بود. همچنین ۱/۷ درصد انتقال از طریق مادر به جنین بوده است. اما آمار مبتلایان جدید در شش ماه نخست ۱۳۹۹ به حدود ۵۰ درصد انتقال بیماری از راه جنسی و ۲۳ درصد از طریق اعتیاد تزریقی تغییر کرده است. از ۱۳۸۴ تا ۱۳۹۲ هیچ مورد ابتلا به ویروس ایدز از طریق انتقال خون گزارش نشده است. بین سال‌های ۱۳۹۵ تا ۱۳۹۷ آمیزش جنسی، اصلی‌ترین راه انتقال ایدز در ایران تخمین زده شده است. و شمار زنانی که از راه جنسی به ویروس اچ‌آی‌وی دچار شده‌اند به ده برابر افزایش یافته است.
دچار شده‌اند به ده برابر افزایش یافته است. پرونده بیماران هموفیلی. در سال ۱۳۶۴ فراورده‌های خونی شرکت فرانسوی مریو که آلوده به اچ‌آی‌وی بود، به بیماران هموفیلی که نیاز دائم به دریافت انواع فاکتورهای انعقادی خون دارند داده شد. هنگامی که این موضوع در میان بیماران هموفیلی افشا شد، وزارت بهداشت ایران آلودگی فراورده‌های خونی وارداتی به ایران را تکذیب کرد. در حالی که نماینده شرکت فرانسوی پس از بازگشت به کشورش در نامه‌ای به وزیر بهداشت آن زمان، آلوده بودن فراورده‌های شرکت مریو را تأیید کرد. در سال ۱۳۶۶ نخستین مورد
شرکت مریو را تأیید کرد. در سال ۱۳۶۶ نخستین مورد از بیماران هموفیلی که از طریق فراورده‌های خونی آلوده به بیماری ایدز مبتلا شدند شناسایی شد. هم چنین در سال‌های ۷۳ تا ۷۶ شمسی مقداری از فراورده‌های تولید داخلی سازمان انتقال خون ایران به دلیل نداشتن استانداردهای پالایش و ویروس‌کشی، موجب ابتلای برخی بیماران هموفیلی و تالاسمی و دیگر دریافت کنندگان خون و فراورده‌های آن به اچ‌آی‌وی و هپاتیت سی شد. پس از افشای این موضوع در سال ۷۶ پرونده‌ای در این مورد تشکیل شد و در سال‌های بعد طی چند مرحله، دادگاه سازمان انتقال خون
بعد طی چند مرحله، دادگاه سازمان انتقال خون ایران و وزارت بهداشت را به پرداخت دیه به ۹۷۴ شاکی اولیه پرونده و شاکیان بعدی، تأمین داروها و هزینه درمان بیماران مبتلا و عذرخواهی رسمی وزارت بهداشت از بیماران در جراید کثیرالانتشار به خاطر انتساب آلودگی بیماران به ویروس از «طریق دیگر» محکوم کرد. ولی پرداخت دیه سالها طول کشید، درمان بیماران با مشکل مواجه بود و عذرخواهی وزارت بهداشت مسکوت ماند و پیگیری‌های مدیر عامل وقت انجمن هموفیلی ایران منجر به بازداشت او شد. افرادی که در آن زمان دارای مقام رسمی در وزارت بهداشت
که در آن زمان دارای مقام رسمی در وزارت بهداشت بودند، همچنان در مقام‌های دولتی قرار داشتند و هیچ‌کس پاسخگوی خون‌های آلوده به اچ‌آی‌وی نبود. دربارهٔ این موضوع فیلم‌های مستند و داستانی بسیاری از جمله «ایدز» ساخته سعید ابوطالب، «من هستم» و «حیات ما» از امیر زبان آور و «پشت دیوار سکوت» ساخته مسعود جعفری جوزانی ساخته شده است. اما در برخی موارد این فیلم‌ها توقیف یا از نمایش آن‌ها جلوگیری شده است. همچنین جمعی از افراد، با توجّه به نخست‌وزیر بودن لوران فابیوس در زمانِ این اتّفاق، در سفرِ رسمیِ ایشان به تهران در
زمانِ این اتّفاق، در سفرِ رسمیِ ایشان به تهران در مرداد ماه ۱۳۹۴ از مقامات حکومتی ایران خواهان صدور حکم جلب وی و اجازهٔ اعتراض مردمی به وی شدند که با مخالفت مقامات مواجه شدند و بالاجبار اعتراض خویش را در مقابل وزارت امور خارجه در سفرِ ژان‌ایو لودریان وزیر بعدی امور خارجهٔ فرانسه در اسفندماه ۱۳۹۶ بیان کردند. از فیلم‌هایی که دربارهٔ ایدز ساختند می‌توان به «آژانس دوستی» با بازیگری برجسته حسین پناهی اشاره کرد. پیشگیری. آموزش. از دهه ۱۳۸۰ (خورشیدی)، دولت ایران در راستای بهبود بهداشت خانواده و سلامت جامعه
در راستای بهبود بهداشت خانواده و سلامت جامعه فعالیت‌های آگاهی بخشی نسبت به این بیماری و ارائه آموزش‌های جنسی را در سطح کشور شروع کرد. در حال حاضر بنابر گزارش برنامه توسعه سازمان ملل متحد این کشور در بالاترین جایگاه در میان کشورهای منطقه از نظر بهداشت و ارائه آموزش‌های جنسی در زمینه پیشگیری از ایدز قرار دارد. نخستین برنامه پیشگیری از اچ‌آی‌وی در ایران توسط مرکز مدیریت بیماریها در دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه به شکل مدل کلینیک مثلثی برای مراقبت و درمان ایدز، اعتیاد و بیماری‌های آمیزشی آغاز شد که برادران علایی